Estimación del tiempo de retardo de la ignición mediante el empleo de Redes Neuronales Artificiales

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Resumen

El número de cetano (NC) de los combustibles biodiesel está considerablemente influenciado por su composición de éster metílico de ácidos grasos. Además, es una de las propiedades más significativas para determinar el tiempo de retardo de ignición (RI) de un combustible para su uso en un motor diésel. La determinación de ambos es un proceso costoso y consume mucho tiempo. El objetivo de esta investigación es obtener modelos matemáticos utilizando redes neuronales artificiales que permitan predecir el comportamiento del número de cetano y el tiempo de retardo de ignición en el biodiesel con un error menor de 5%. Para predecir el NC, fueron evaluadas 1000 redes, diferentes topologías y algoritmos para la segunda etapa de entrenamiento; similar metodología se implementó para el RI. El modelo obtenido para el número de cetano fue validado en una comparación con el predicho por la red neuronal y el valor experimental actual teniendo en cuenta el análisis del valor residual. Para la validación, el RI fue comparado con un modelo de la literatura. A partir de estos resultados queda establecida una herramienta muy útil para la determinación del NC y el RI.